原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=8613 深度學習無處不在。在本文中，我們將使用Keras進行文本分類。 准備數據集 出於演示目的，我們將使用 20個新聞組 數據集。數據分為20個類別，我們的工作是預測這些類別。如下所示：​ 通常，對於深度學習 ...

設計、多角度去解決問題。 腳本進行相似度分析的基本過程： 　　1、獲取Bug數據。讀取excel表， ...

上次爬取的爸爸、媽媽、老師和自己的作文，利用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier進行分類。 數據散點圖如下所示：  knn分類結果的混淆矩陣圖如下所示： ...

前面博客里面從謠言百科中爬取到了所有類別（10類）的新聞並以文本的形式存儲。 現在對這些數據進行分類，上代碼： 運行完分類完成！ ...

一、架構圖 二、代碼 三、解釋 四、經驗值 模型效果1層BILSTM在訓練集准確率：99.8%，測試集准確率：96.5%；2層BILSTM在訓練集准確率 ...

下面是分類的主函數入口 下面是TextCNN模型的圖構建過程: 下面是讀取文本文件的過程: 下面是訓練過程中的log View Code ...

使用Pytorch進行文本分類——TextCNN ...

http://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50070021 參考於這個博主的博文。 原理 1、文本相似度計算的需求始於搜索引擎。 搜索引擎需要計算“用戶查詢”和爬下來的眾多”網頁“之間的相似度 ...